探究大數據技術在電力調控中的應用方向

賈旭麗

摘? 要：國家智能電網發展速度目前比較快，電力行業在迎來發展機遇的同時也面臨諸多問題。大數據時代下，通過應用大數據技術，能夠促使電網模式轉型。本文介紹電網調控運行數據分類與特征，科學分析電力大數據核心技術，詳細探究大數據技術的電力調控應用模式，僅供參考。

關鍵詞：大數據技術;電力調控;應用方向

當前，社會用電需求增加，相應擴大電力工程建設規模。電網不確定性、復雜性加劇，會增加電力調控難度。大數據技術，能夠有效作用于數據整合與集成，擴大電力調控應用空間。電網調控運行中，數據來源包括基礎數據、電網運行數據、外部信息數據，不同數據具備相互影響作用，能夠有效作用于電網穩定運行中。電網調控運行期間，結構化數據占比大，涉及到負荷預測數據、電網運行數據、基礎數據等。非結構化數據，也被逐漸應用到電網調控運行中，例如圖形處理數據、視頻監控數據等。

1、大數據技術在電力調控中的應用價值

將大數據技術應用到電力調控中，可以有效促進發展，多表現在以下幾點：第一，提升電力運營管理水平。現代電力系統中，設備與系統構造復雜，對電力運營管理提出高要求。利用大數據技術，可以分析電力系統運營數據，聯合自動化設備、智能設備，能夠自動調控電力系統，以提升電力調控精確度。第二，提升用戶用電體驗：在智能電網應用中，能夠為用戶用電提供便利，人們無需到電力企業充值費用，利用網絡繳費將費用下發到電表。通過分析高級計量架構數據，判斷用電量與消費傾向，科學規劃電力調度，為用戶提供優質用電服務。第三，優化政策。電力改革發展中，國家調整和改進電網政策，新出臺政策起到電力調控效果，成為社會關注熱點。應用大數據技術，能夠看到政策優勢，同時為政策優化提供參考價值。

2、電力大數據核心技術

2.1數據集成管理技術

在電力大數據中，數據集成管理技術，是面向不同數據源、特征數據，開展收集與整理工作。轉換和加載數據信息后，能夠獲得新的數據源，之后管理新數據源，提供對外服務。數據集成管理技術，能夠為電力企業提供新服務、新應用功能。

2.2數據分析技術

電力大數據中，數據分析技術種類比較多，例如數據挖掘技術、機器學習技術等。利用數據分析，能夠獲取大數據價值信息。機器學習技術，屬于人工智能技術核心，可以改善計算機系統使用性能，評估電力系統暫態穩定性、檢測設備運行狀態。應用數據挖掘技術，能夠處理復雜數據結構，分析和處理海量數據，以加強數據信息質量，推廣應用到電力預測中。

2.3數據處理技術

電力數據處理技術，可以劃分為分布式計算技術、數據流處理技術、內存計算技術。其中，分布式計算技術，是借助網絡技術，有效連接電力系統的計算機，建立超級計算機，存儲和計算大數據。內存計算技術，將收集大數據存儲在內存中，之后直接計算和分析大數據。分布式數據流處理技術，具備開放性、伸縮性、實時性特征，能夠實時處理電力系統動態數據。

2.4可視化技術

可視化技術，利用圖形化處理技術，以簡化方式呈現出各類信息，確保管理人員正確掌握信息。應用可視化技術，能夠盡早發現信息，觀察數據規律，之后做出科學決策。利用可視化技術，能夠實時監測電力系統狀態，加強電力系統自動化能力。

3、大數據技術在電力調控中的應用

3.1智能監控電網狀態

電力系統運行過程中，調控中心可以收集電網設備運行數據，監測電網設備狀態，并進行診斷分析時，通常只需管理單臺獨立設備，無法共享監測數據信息。針對不同設備運行參數，無法實施統籌化分析。此外，電網運行期間，數據量持續增加，在傳輸和存儲海量數據信息時，會增加監控裝置運行負擔，阻礙了智能電網的發展。

3.2電力安全智能預警

電力系統安全預警，能夠推廣應用到電力調控中心。在預案評估中，針對系統典型運行方式，應當做好離線計算。然而此種預警方式的時效性不足，預警不全面，不能滿足智能電網運行需求。因此，應用全網統一仿真計算法，可以加強電網事故預警全面性與時效性。海量數據來源多，數據量大，應用傳統數據存儲與處理法，會加大整個工作難度。因此，應用數據分類存儲與處理技術，可以維護數據處理時效性。建設智能預警系統，能夠實現全網一體化仿真，追蹤和定位不同類型故障問題，明確電網調控運行矛盾，科學評估電網運行安全，為電力調控系統提供控制措施。

3.3廣域源荷互動調度

在電網調控系統中，風電、光伏能源并網容量滿足標準比例，如果只調控發電機組，以實現用電平衡狀態，則不能展示出電網調控能力。新能源發電機組容量加大，表現出海量數據需求，因此電網調度計劃會融入可控資源信息。借助大數據技術，能夠存儲和處理調控運行負荷信息，加強電網調控能力，優化配置資源能源。

3.4注重電網檢修處理

電力系統具備復雜性特點，相應增加電網檢修難度。電網故障問題診斷難度大，延長電網故障診斷時間，對客戶用電體驗影響大，經濟損失大。針對電網不良問題，通過大數據技術可以高效處理，提升電網檢修效率與速度。當電網發生故障問題時，會改變電力系統運行數據。深入分析數據信息，能夠準確定位故障位置，有效開展維修工作。通過大數據技術，能夠優化安排電網檢修計劃，減少延期供電、重復性停電問題。在大數據支持下，優化整合區域用電需求、電力設備缺陷數據，統一安排和規劃整個檢修工作，通知區域內客戶停電時間、來電時間，以降低檢修工作影響。

4、結束語

綜上所述，信息技術快速發展，大數據對社會發展影響大，電力建設管理朝著自動化、數字化發展。在電力調控工作中，合理應用大數據技術，以智能監控電網狀態、電力安全智能預警、廣域源荷互動調度、注重電網檢修處理為主，有助于提升電網運行效率與質量，降低電網運行成本。

參考文獻

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